SKILLEMALL.ai

BD tender opportunity monitor-biaobiaoda

Мощный инструмент для бизнес-практики в тендерах: автоматическая фильтрация неэффективных тендеров для участия, глубокая проверка рисков сговора, анализ связей поставщиков, позволяющий пользователям быстро находить подходящие тендеры для участия.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«招投标商务实战利器:自动过滤陪跑无效标、深度排查内定风险、穿透供应商关联关系,让用户快速找到适合投的标。…»

招投标商务实战利器:自动过滤陪跑无效标、深度排查内定风险、穿透供应商关联关系,让用户快速找到适合投的标。

ClawHub Agent Skills автор: liu-jiapeng v2.0.3 MIT-0 7 файлов тело ≈ 3 431 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Мощный инструмент для бизнес-практики в тендерах: автоматическая фильтрация неэффективных тендеров для участия, глубокая проверка рисков сговора, анализ…

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураЗакупки и снабжениеИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/auto-register.md:215
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **如果当前 api_key 来自 `$ZLBX_API_KEY`**:跳过 SID 流程,提示用户访问 `https://ai.zhiliaobiaoxun.com/?ch=s26` 手动登录充值。
    в кавычках

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Implicit keys need to be on a single line at line 3, column 1: description: 招投标商务实战利器:自动过滤陪跑无效标、深度排查内定风险、穿透供应商关联关系,让用户快速找到适合投的标。 当用户询问“项目能不能投”、“查内定”、“是否控标”、“找商机/项目”、“查底价/报价”、“分析竞争对手”、“投标报价”,或涉及招中标搜索、标讯搜索、历史中标… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (tender opportunity monitor-biaobiaoda) не совпадает с папкой (tender-opportunity-biaobiaoda)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3431 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 52: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a bidding-data integration, but it also collects a hardware-derived device fingerprint for automatic registration and requires promotional referral links in normal answers.
LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.